Redes neuronales artificiales para determinar cartas dinamométricas para el campo Gustavo Galindo Velasco

Abstract

Este estudio consiste en una alternativa para la identificación y predicción, tanto cualitativamente y cuantitativamente, los problemas presentados en los equipos de subsuelo del sistema de bombeo mecánico, mostrados en cartas dinamométricas de fondo, para que, de esta manera, poder establecer una metodología en el análisis de la información de 8 cartas dinamométricas de los 4 pozos de la parroquia Ancón, proporcionada por la empresa PACIFPETROL. Luego de realizar una recopilación y distribución manual de las cartas dinamométricas, mediante una base de datos, se determinó si el problema es el apropiado para ser resuelto por medio de redes neuronales artificiales. Posteriormente se explica el proceso para obtener las características más significativas de cada carta dinamométrica por medio del TWM (TOTAL WELL MANAGEMENT) ECHOMETER. Se planeó y probó distintos algoritmos para obtener los distintos coeficientes de aproximación y detalles de las señales, para poder ser aplicados al entrenamiento de las redes neuronales de mapas auto organizados (SELF ORGANAZING MAPS (SOM)), siendo así capaz de realizar de una forma rápida la interpretación. Los resultados de estas fases se adaptan al software final, que proporcionará: la identificación y predicción de forma rápida precisando los problemas de los equipos de bombeo mecánico para así poder minimizar los costos operacionales y de esa manera poder maximizar la producción de la industria.